使用DataReader进行数据分页注意的一些细节
使用DataReader进行数据分页有个好处就是简单和通用,不需要关心数据相关细节;由于在客端进行数据分页因此可以适用于所有数据库.虽然DataReader进行数据分页简单方便,但它所适用的场景只是经过条件筛选后的少量数据进行分页处理,但有于ado.net相关实现的一些细节上即在对少量数据进行分页在处理还是有些地方注意.
一般我们使用DataReader通过while(reader.Read())来得到相对区间的数据,然后调用对应的Command.Cancel()方法和reader.Close进行一个结束处理.但通过测试的情况来看这两个操作并达不到我们需要的效果.调用以上两个方法也无可避免reader的有记录,即使我们在筛选的1000条记录中获取40-60条数据调用以上两个方法后reader内部也会去处理后面的所有其他记录.从测试结果来看mssql,oracle相关实现的都有这情况.这看上去的确是件很坑爹的事情...
如果你的查询里有唯一键值,那可以先reader相关ID获取一个分页后的ID列表,然后再通过ID列表去获取相关记录;这种方式效果还是十分显著的,如果当你查询记录多的时候可节省的带宽可是省下几倍.以下是针对Northwind的order所有记录分页的测试结果
直接查询分页情况
通过ID分页再获取数据情况
从测试结果来看可节省的带宽是非常多的.
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 单线程的Redis速度为什么快?
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· 展开说说关于C#中ORM框架的用法!
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?